هم‌افزایی بلاکچین و هوش مصنوعی، که به آن BlockXAI گفته می‌شود، یک رویکرد امن و کارآمد برای توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) میباشد. این مطلب به اهمیت کنونی XAI (هوش مصنوعی توصیف پذیر یا قابل توضیح)، پیاده‌سازی آن از طریق بلاکچین، حوزه‌های کاربردی بالقوه BlockXAI، مزایای استفاده از بلاکچین برای XAI و جهت‌گیری‌های آینده برای همگرایی بلاکچین و XAI تأکید می‌کند.
هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) یک حوزه تحقیقاتی نوظهور در دامنه یادگیری ماشین است. سیستم‌های فعلی هوش مصنوعی به صورت سیاه‌چاله‌ای تصمیم‌گیری می‌کنند. XAI یا هوش مصنوعی توضیحی، توضیح می‌دهد که چگونه یک سیستم هوش مصنوعی به یک تصمیم خاص رسیده است. این حوزه مراحل و مدل‌هایی را بررسی می‌کند که مسئول استنتاج یک تصمیم خاص هستند.
این یک روند نوظهور است که هدفش ارائه توضیحات برای تصمیمات هوش مصنوعی است. بلاکچین به عنوان یک تکنیک مؤثر برای XAI ظهور کرده است. این امکان را فراهم می‌کند که دفاتر دیجیتال بین عوامل مختلف هوش مصنوعی قابل دسترسی باشد. این عوامل هوش مصنوعی با استفاده از اجماع همکاری می‌کنند و تصمیمات بر روی بلوک‌ها ذخیره می‌شوند. این بلوک‌ها قابل پیگیری هستند اما نمی‌توان آنها را تغییر داد. بنابراین، ترکیب هوش مصنوعی با بلاکچین شفافیت و دید را به تمامی تصمیمات هوش مصنوعی ارائه می‌دهد.
BlockXAI نیز به‌طور گسترده‌ای برای بهبود امنیت و هوش داده‌ها استفاده می‌شود. تصمیماتی که اتخاذ می‌شوند بر اساس اجماع و غیرمتمرکز بوده و به سیستم‌های هوش مصنوعی بسیار کارآمدی منجر می‌شوند. هدف این کتاب ارائه شرح مفصلی از موضوعات مرتبط با XAI و بلاکچین است. این دو فناوری می‌توانند از یکدیگر بهره‌مند شوند. نتایج تحقیقات به جامعه به طرق مختلف سود خواهد رساند. همچنین موضوعاتی را پوشش خواهد داد که همگرایی بلاکچین با هوش مصنوعی قابل توضیح را ارائه می‌دهند. این کتاب یک راهنمای کامل برای پژوهشگران، دانشگاهیان و متخصصان صنعتی در زمینه BlockXAI ارائه خواهد داد.
محدودیت‌های هوش مصنوعی
سیستم‌های هوش مصنوعی (AI) در حال حاضر با چندین محدودیت مواجه هستند، از جمله حساسیت به داده‌های جانبدار، آسیب‌پذیری در برابر حملات سایبری و مشکلات مربوط به قابلیت توضیح. در حالی که سیستم‌های هوش مصنوعی با زیرمجموعه‌های داده به‌خوبی عمل می‌کنند، اما معمولاً با داده‌های بزرگ‌تر به دلیل جانبداری‌های ذاتی در داده‌ها دچار مشکل می‌شوند. علاوه بر این، سیستم‌های هوش مصنوعی در برابر حملات سایبری آسیب‌پذیر هستند، جایی که بازیگران مخرب ممکن است داده‌ها را دستکاری کنند و منجر به تصمیمات نادرست توسط مدل AI شوند.
چالش قابل توجهی در پیاده‌سازی AI، ماهیت “جعبه سیاه” آن است که فاقد شفافیت و قابلیت تفسیر انسانی است. در یک مدل جعبه سیاه، کارکردهای داخلی الگوریتم برای حتی مهندسان یا دانشمندانی که آنها را توسعه می‌دهند، مبهم باقی می‌ماند. این ابهام فهم کاربران را از چگونگی آموزش مدل و چگونگی رسیدن آن به خروجی‌های خاص دشوار می‌کند. در نتیجه، نیاز فزاینده‌ای به توضیحات قابل اعتماد در تصمیم‌گیری AI وجود دارد، به ویژه با توجه به اینکه جانبداری‌ها و حملات به مدل‌های AI بیشتر می‌شوند.
با این حال، عدم وجود توضیحات شفاف برای تصمیمات اتخاذ شده توسط مدل‌های AI چالشی جدی به شمار می‌رود. در برخی از کاربردها، مانند بازی‌ها، شناسایی اشیاء و چت‌بات‌ها، نتایج مدل‌های AI ممکن است بدون سؤال پذیرفته شوند. با این حال، این عدم شفافیت در برنامه‌های حساس شامل مالی، بهداشت و درمان، امنیت و مسائل اجتماعی غیرقابل قبول است، جایی که پیامدهای تصمیمات AI می‌تواند بسیار وسیع و تأثیرگذار باشد.
ادغام بلاکچین و XAI (هوش مصنوعی قابل توضیح)
ادغام الگوریتم‌های یادگیری ماشین در جامعه نیاز به قابلیت تفسیر دارد تا پذیرش اجتماعی را ترویج کند. به طور کلی، ارائه توضیحات یک فرآیند اجتماعی است که تعاملات را تقویت می‌کند. در اصل قابلیت تفسیر در هوش مصنوعی به عنوان “درجه‌ای که یک انسان می‌تواند علت یک تصمیم را درک کند” تعریف می‌شود.
یک مدل با قابلیت تفسیر بالا مدلی است که به افراد این امکان را می‌دهد تا به راحتی نتیجه‌گیری‌ها یا پیش‌بینی‌های آن را بفهمند. یک مدل هوش مصنوعی زمانی به خوبی توضیح‌پذیر محسوب می‌شود که نتایج آن نسبت به مدل‌های دیگر برای انسان‌ها قابل درک‌تر باشد.
ایلان ماسک، یک شخصیت برجسته در زمینه فناوری، گفته است که فناوری هوش مصنوعی در نهایت باید منجر به تأثیر مثبت یا منفی خالص شود. این نتیجه به نحوه توسعه و استفاده از آن فناوری توسط انسان‌ها بستگی دارد. هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI) به دنبال گنجاندن اخلاق در هوش مصنوعی است و آن را به سمت یک جهت مثبت هدایت می‌کند. XAI به چالش می‌کشد که هوش مصنوعی تنها یک مدل جعبه سیاه است.
این مدل نمایانگر یک هوش مصنوعی خودآگاه است که دلایل پیش‌بینی‌ها و تصمیمات خود را روشن می‌کند. در حالی که الگوریتم‌های سنتی هوش مصنوعی به صورت جعبه سیاه بر روی داده‌ها کار می‌کنند تا نتایج را تولید کنند، پیش‌بینی‌کننده‌های XAI در روش پردازش خود متفاوت هستند، زیرا در کنار نتایج تصمیم‌گیری، استدلال نیز ارائه می‌دهند. شفافیت ارائه شده توسط یک سیستم XAI تجربه کاربری را از طریق درک بهتر خروجی مدل افزایش می‌دهد
هوش مصنوعی با چالش‌های مرتبط با اعتماد، شفافیت، قابلیت تفسیر و امنیت مواجه است. در تضاد، فناوری بلاکچین عدم تمرکز، توضیح‌پذیری، هماهنگی، شفافیت، اعتماد، عدم انکار و غیرقابل تغییر بودن را ارائه می‌دهد. ادغام این دو فناوری برای ایجاد یک دنیای دیجیتال جدید که در آن هوش مصنوعی می‌تواند با اطمینان مورد استفاده قرار گیرد، ضروری است. مدل‌های هوش مصنوعی ساخته شده بر بستر بلاکچین می‌توانند به امنیت، حریم خصوصی و کارایی بهتری دست یابند.
مفهوم هوش مصنوعی غیرمتمرکز که ترکیبی از بلاکچین و هوش مصنوعی است، در حال تحقیق و بررسی است. هوش مصنوعی غیرمتمرکز تصمیمات را با استفاده از داده‌های قابل اعتماد، ایمن و با امضای رمزنگاری شده اتخاذ می‌کند و نیاز به واسطه‌ها را از بین می‌برد. در این رویکرد چالش‌ها ی مربوط به فراهم کردن تصمیمات قابل توضیح که به‌طور دائمی و ایمن بر روی بلاکچین یا ذخیره‌سازی غیرمتمرکز ثبت می‌شوند، مورد بررسی قرار می‌گیرد.
فناوری بلاکچین سیستم‌های هوش مصنوعی غیرمتمرکز را با استفاده از یک دفتر کل دیجیتال عمومی و غیرقابل تغییر که بین نمایندگی‌های هوش مصنوعی در سطح شبکه توزیع شده است، تقویت می‌کند.
این تنظیم به نمایندگی‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا به توافق برسند و نتایج را در بلاکچین ثبت کنند، به طوری که این تصمیمات برای همه شرکت‌کنندگان قابل ردیابی و تغییرناپذیر باشند. قراردادهای هوشمند (SCs) بر اساس مدل‌های برنامه‌نویسی بلاکچین، خوداجرا بودن نمایندگی‌های هوش مصنوعی را طبق مفاد و توافق‌های از پیش تعیین شده تضمین می‌کند. ترکیب بلاکچین با سیستم‌های هوش مصنوعی از طریق یک رویکرد مبتنی بر اجماع، امنیت داده‌ها و هوش را افزایش می‌دهد.
امیدوارم این مطلب برای شما مفیده بوده باشه 🙂 هدفم این بود که به زبان ساده بتونم این رو توضیح بدم، و حتما در آینده بهش بیشتر میپردازم .
مرسی علی جان . عالی بود 🙏🌹❤️
خواهش میکنم 🙂 خوشحالم که مفید بوده .